2017级大数据技术与应用专业人才培养方案.doc

1、- 1 -附件： 2017 年大数据技术与及用人才培养方案一、培养目标本专业培养适应生产、建设、服务和管理第一线需要的，德、智、体、美等方面全面发展的，具有大数据行业对应岗位必备的科学文化知识及相关专业知识，以大数据系统运维与管理、数据处理、数据分析、应用系统开发能力为目标，系统掌握大数据技术与应用专业基本理论、大数据分析挖掘与处理、移动开发与架构、软件开发、云计算技术等前沿技术，旨在培养适应新形势下新兴的“互联网+”专业，具有良好职业道德和敬业精神的高素质技能型专门人才。二、学制及招生对象（一）学制：三年（二）招生对象：高中毕业生和中职毕业生三、人才培养规格（一）职业面向、预期工作岗位名称1

2、.主要岗位本专业大数据基础类岗位：大数据文档编写、大数据采集清洗与转换；大数据技术类岗位：大数据系统搭建与运维、海量数据库管理、大数据软件开发、大数据可视化、大数据分析；2.相关岗位大数据销售服务类岗位：大数据营销、大数据呼叫、大数据售后服务。3.进阶岗位大数据技术公司管理岗位和高级技术岗位（二）起薪标准4500 元/月（三）人才质量标准1.知识要求毕业生应具有大数据技术与应用专业必要的基础理论知识，掌握从事本专业领域实际工作的基本能力和基本技能；具备适应生产、管理、服务一线岗位需要的工作能力，具备良好的职业道德与素养。- 2 -掌握本专业培养目标所要求的基础理论知识、专业知识和技能；具备一定

3、的英语知识，能够借助工具书阅读理解本专业所使用的常用计算机英语，包括技术性文档和资料；掌握计算机方面的专业基础知识，能适应信息化建设；掌握 Linux 平台下大数据平台搭建，数据库系统搭建、优化、管理等方面的专业技能；掌握大数据技术与应用专业基本的专业技能，能满足大数据岗位的基本素质。2.能力要求通过三年的学习，学生应具备从事本专业领域相关工作的能力。 熟练操作办公自动化软件； 具备计算机组装、计算机软硬件故障的判断与定位以及故障排除的能力。 具备办公自动化设备维护的能力；具备数据库系统管理维护的能力； 具备非结构化数据处理能力； 具备数据仓库管理基本能力； 具备 OOP 程序设计能力； 具备

4、 Web 应用开发能力； 具备 Linux Server、Hadoop 项目管理维护的能力； 具备数据挖掘、数据清洗、数据可视化的处理能力。3.素质要求政治思想素质：热爱祖国，拥护党的基本路线。遵纪守法，善于独立思考，勇于创新的精神。具备良好的职业道德与素养。文化素质：具有一定的文化素质修养，诚实守信、礼貌待人、为人谦逊的文明习惯；具有自尊自强、爱岗敬业、勤奋好学、追求进步的品格；具备良好的人际交往与勾通和工作协调能力。 业务素质：掌握大数据技术与应用专业的基础理论知识；掌握计算机组装与维护、办公自动化软件操作、办公自动化设备维护、计算机网络系统维护及管理、关系型/非关系型数据库系统维护及管理

5、、Windows/Linux 服务器系统配置管理等方面、各类大数据平台搭建管理维护的专业技能的能力。 （四）职业岗位资格证书- 3 -至少取得下列证书之一： 计算机等级证书 软考证书（五）发展空间1.学历提升完成三年高职阶段的学习、实习和实训后并且成绩合格，可参加专升本考试2.职业资格证提升职业资格证书可由中级向高级层次提升。3.其他根据个人发展情况，可向高级管理人才和高级技术人才方向发展。四、职业核心能力分析表一：大数据技术与应用专业职业核心能力分析表序号 核心能力 能力要素 支撑课程（含实训课） 能力要求文字与语言表达能力 大学语文1 口头语言表达能力2 一般计划、总结、技术文件的撰写能力

6、数学计算能力 高数、线性代数、概率论与数理统计1 矢量代数运算与应用的基本能力2 微积分和微分方程运算的基本能力3 概率论与数理统计的基本能力4 线性代数的运算基本能力英语能力 大学英语专业英语 1 普通英文资料阅读能力2 能借助词典翻译本专业资料的基本能力1 基础能力身体素质与运动技能 体育1 力量、速度、耐力、灵敏性、柔韧性素质2 常见球类运动技能3 田径、体操、游泳的基本技能Linux 系统应用能力 Linux 操作系统 Linux 操作系统大数据挖掘技术能力数据仓库技术与数据挖掘技术 数据仓库技术与数据挖掘技术Hadoop 运维系统开发能力 Hadoop 平台部署与运维 Hadoop

7、平台部署与运维相关知识2 专业核心能力数据可视化设计与开发能力数据可视化设计与开发 数据可视化设计与开发创新力 科技创新驱动 科技创新相关要素知识心理健康 心理健康教育 心理健康教育相关知识管理能力 管理学 协调、组织、共事能力3 素质拓展能力就业、创业指导 大学生就业、创业指导 了解就业、创业相关知识- 4 -五、课程体系结构和专业核心课程（一）课程体系结构大数据技术与应用专业课程体系（二）专业核心课程简介（含课程主要内容、授课方式、考核方式等）1. JAVA 程序设计Java 语言是大数据专业的一门重要基础课程，是跨平台的程序设计语言，它是中间件厂商、系统集成商的首选语言。是一门以 Jav

8、a 语言及相关程序设计技术为主要教学内容的专业必修课程，主要介绍 Struts2、Spring、Hibernate 以及它们相互整合的应用。课程的主要内容包括：Struts2 框架技术、Spring 框架技术、Hibernate 框架技术、SSH2 整合技术以及项目开发，是后续课程 Android 开发、Java Web 应用开发 、面向服务的架构设计的基础课程。通过本课程的学习，让学生完全有能力利用 Java 开发桌面级的应用及 C/S 模式的应用。本课程主要通过对 Java 技术的讲解，让学生了解和熟悉 Java 编程的知识和技能，在课程的学习过程中，强调学生计算机编程习惯的养成。本课程使

9、用案例驱动模式，使学生掌握面向对象的编程理论及应用能力，培养学生的实际开发能力。2. Linux 操作系统本课程旨在培养学生安装、管理和搭建 Linux 服务器的能力。学习完本课程，学生将能担任起一个公司的 Linux 服务器管理员的职责，熟练掌握常用命令的使用、系统的配置与管理、vi 编辑器的使用、SHELL 脚本编程和网络服务器的配置，为学生基于 Linux 操作系统的后续专业课程的学习奠定基础。本课程采用以项目为驱动任务为导向的项目化教学方式，旨在充分体现基于工作工程的教学理念，课程注重培养学生应用 SHELL 脚本解决实际问题的能力。3Hadoop 平台部署与运维Hadoop海量数据处

10、理技术，是一个分布式系统基础架构，用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序，充分利用集群的威力进行高速运算和存储。本课程将学习 Hadoop 两大核心模块MapReduce 和 HDFS 的工作原理，让学生熟练完成 Hadoop 的- 5 -安装、配置和管理。能够独立的编写 MapReduce 程序，并提交 Hadoop 处理，并可监控作业运行情况和使用资源，最后能够熟练的对 HDFS 中的文件进行管理。本课程主要采用课堂教学，配合课后的课程设计，使学生能基本掌握 Hadoop 的相关原理、应用及操作。4数据仓库与数据挖掘技术本课程以数据仓库与数据挖掘的基本概念和基本方法为主要内

11、容，以方法的应用为主线，系统叙述数据仓库和数据挖掘的有关概念和基础知识，使学生尽快掌握建立数据仓库的原理和方法,从理论上掌握数据仓库、OLAP 联机分析的基本概念、原理、主要算法及应用系统解决方案，对数据挖掘的关联规则，分类方法，聚类方法有深入的了解，并能够在软件开发过程中熟练掌握这些方法加以应用。5.Python 程序设计Python 是大数据技术与应用专业必修课，是一门程序设计课程，有一定的理论性和很强的应用性。对于训练学生掌握程序设计技术，熟悉上机操作和程序调试技术都有重要作用。本课程培养学生应用框图表达算法的能力及用 Python 基础知识编写简单程序的能力。本课程使用案例驱动模式，使

12、学生掌握面向对象的编程理论及应用能力，培养学生的实际开发能力。6. 数据可视化设计与开发数据可视化设计与开发是一门理论性和实践性都很强的课程，要求学生掌握 Excel 数据可视化、Excel 数据可视化应用、大数据预测分析、支撑大数据的技术、数据引导可视化、Tableau 可视化初步、Tableau 地图与预测分析和 Tableau 分享与发布等内容。本课程使用案例驱动模式教学，使用过程考核学生的基本能力。六、课程设置及时间分配1. 大数据技术与应用专业教学环节总周数分配表内容学期课内教学周数集中实训周数 复习考试军事训练入学教育 社会实践 顶岗实习 毕业教育 机动 合计一 15 1 2 1

13、1 20二 17 1 1 1 20三 17 1 1 1 20四 17 1 1 1 20五 18 2 20六 18 1 1 20合计 65 4 2 4 36 1 7 120- 6 -2.教学计划进程表教学学时 按学期周学课时分配 考核方式一 二 三 四 五、 六 所在学期课程性质序号课程名称 课程编码 学分 课程学时实训学时 15 周 17 周 17 周 17 周 36 周 考试考查1 形势与政策 061001 1 16 1 1 1 1 1-42 贵州省情 061002 1 18 1 23 思想道德修养与 法律基础 061003 3 60 4 1 4毛泽东思想和中国特色社会义理论体系概论0610

14、05 4 64 4 25 大学体育 061013 7 112 2 2 2 2 1-46 职业生涯规划 061009 2 32 2 17创新创业基础及就业指导 2 32 2 48大学生心理健康教育 2 32 2 39 军事理论教育 2 36 2 110 大学英语 061008 4 4 2 11 高等数学 061004 4 4 112 大学语文 061007 2 4 1文化基础课程13 计算机基础 4 4 1 小计 38 1 C 语言程序设计 4 60 4 1 2 互联网+导论 2 30 2 1 3 计算机网络 6 102 6 3 4 数据结构与算法 4 68 4 2 5 MySQL 数据库 4

15、68 4 3专业群基础课程6 计算机应用数学 4 68 4 2 小计 24 1 JAVA 程序设计 6 102 68 6 2 2Linux 操作系统 6 102 68 6 33 Python 程序设计 4 68 68 4 4 4Hadoop 平台部署与运维 4 68 34 4 35数据仓库与数据挖掘技术 4 68 34 4 4专业课程6数据可视化设计与开发 4 68 34 4顶岗实习4- 7 -7深度学习与人工智能 4 68 4 48 Spark 技术 4 68 4 4 小计 34 合计 96 24 24 22 22 课内周学时 课内总学时 - 8 -3.实践教学计划表序号实践项目开设学期学时

16、（周） 主要内容及要求实训基地、教室考核方式及要求 学分1军训与入学教育1 2 军事基本队形队列训练以 及学校规章制度的教育 本校 过程考核 22 顶岗实 习 5、6 36上岗前的培训和取证或根据订单式培养方向，进行职业岗位技能培训相关企业生产第一线企业与学校综合评价3 毕业教 育 6 1 建立步入社会的信心，学 习一定的社会知识 本校 过程考核 484 概论 实践 21（第19 周） 根据概论课的要求进 行社会实践 校外 过程考核 15 社会实 践 1、3、41（第19 周） 培养学生的社会沟通能力 和社会服务能力 校外 过程考核 36 劳作教 育 1.2 1 培养学生的劳作能力 本校 过程

17、考核 155- 9 -4.专业选修课教学学时 按学期周学课时分配一 二 三 四 五、 六考核方式课程性质序号课程名称 课程编码 学分 课程学时实训学时15周17周17周17周 36 周考试考查1 大数据营 销 2 34 2 42大数据系统测试 2 34 2 23云计算基础架构平台构建与应用2 34 2 3专业选修课 计算机大类4 大数据文档编 写 2 34 2 1注：（一）学分设置要求1.根据学分制要求，各专业每周按 24 课时计，每学期计 24 学分，六个学期总计学分数应为 144 学分，该学分包括必修课学分+公共选修课学分，其中，各专业的公共选修课学分统一要求不少于 8 学分。2. 各专业

18、毕业最低学分为 144 学分。3.理论课和理实一体化课程一般以 16 学时为 1 学分，课内实验实训及上机等随理论课计算学分。4.社会实践每周按 1 学分计算，总计为 3 学分；顶岗实习和毕业教育总计为 48 个学分。5.入学教育、军训每周按 1 学分计算，总计为 2 学分；劳作教育每学期按 0.5 学分计算，总计为 1 个学分。 （二）课程具体要求1.前四学期，每学期按 18 周计,原则上每周按 24 课时，教学时数共计 1728 课时。2.基础课按 25%计算，共计约 432 课时。3.选修课按 14%计算，共计约 242 课时，其中公共选修课与专业选修课各占 7%。4.学分按学时除以 1

19、6 进行换算。5.思想道德修养与法律基础计 3 学分，毛泽东思想和中国特色社会主义理论体系概论计 3+1 学分（其中含 1 学分社会实践），第二学期第 19 周为概论课实践。6.形势与政策要求每个学期开设 16 学时（共 64 学时），每周开 1 学时，本门课共计 1 学分。7.省情开设 18 学时，本门课共计 1 学分。8.大学体育开设 112 学时，第一至第四学期开设周 2 学时，本门课程共计 7 学分。9.军事理论教育开设 36 学时，本门课共计 2 学分。10.高等数学、计算机基础课程开设说明：各系根据专业需求进行开设。11.大学语文、高等数学、大学英语三门课程，各系根据具体情况按第一

20、学期开设周 4 学时或第一、二学期各开设周 2 学时，每门课计 4 学分。12.大学生心理健康教育各系根据具体情况可以在第二或第三学期开设，每周 2 学时，计 2 学分。13.创新创业基础及就业指导计 2 学分，在第四学期开设，每周 2 学时。14.职业生涯规划计 2 学分，在第一学期开设，每周 2 学时。15.劳动课是每个学生必修的选修课，分在校的四个学期开出，计 1 学分，由教务处、学生处统一安排。此学分未修满，必修重修。- 10 -16.公共选修课由基础教学部、各系、团委安排课程，教务处统一排课。原则上每门公选课每周安排 2 节，8 周，计 1 学分。17.素质拓展课不再由系部安排，可以

21、作为公选课开出。18.专业选修课不在作为限选课程，每个专业需开出 4 门及以上的专业选修课，每门专业选修课计 2 学分，各专业专业选修课学分不低于 6 学分。七、方案制订（修订）说明1.方案编制依据：本计划以教育部关于加强高职高专教育人才培养工作的意见 、 关于以就业为导向，深化高等职业教育改革的若干意见和关于制订高职高专教育专业教学计划的原则意见等文件为依据，并结合本专业目前的实际情况编写。2.方案的特点：本计划把社会主义核心价值体系贯彻到人才培养方案中，重视培养学生的诚实品质、敬业精神和责任意识，以“以服务为宗旨、以就业为导向”为指导设计学生的知识、能力、素质结构和人才培养方案，以培养高素质技能型人才为目标构建课程和教学内容体系，部分课程采用了项目化课程教学。3.实践教学时数与理论教学时数之比为：4.实行学分制，其修业年限按照贵州轻工职业技术学院学分制相关规定执行。5.学分说明：本专业毕业的最低学分为 144 学分。其中：劳动课 1 学分必修，公选课不得低于 8 学分。6.本专业其他情况说明：学生在规定修业年限内按照教学计划修满最低学分，其中专业必修课必须修满学分，合格准予毕业。